Машинное обучение для распознавания важных слов в предложении

Question

Я хочу использовать машинное обучение для извлечения связанных с скалолазанием названий / мест из предложения. Я уже "классифицировал" кучу данных, таких как:

Bouldering in Central Park!!||Central Park
Not the best angle but check out that latch!!! Golden Bowl (V7) in Squamish||Golden Bowl||Squamish  
Does anyone have a used crash pad for sale?||

(где у меня есть предложение, за которым следует ||, затем все имена / местоположения (снова разделенные ||)

Я смотрю на использование ML. NET для этого, так как я наиболее знаком с C#, но не могу понять, с чего начать. Я думаю, что пример классификации Iris , вероятно, ближе всего к моей ситуации? Но я не уверен,

Есть ли какие-либо предложения относительно того, какую модель классификации использовать в ML. NET? Или другой язык / структуру для использования?

Answer 1

Вы можете легко попробовать некоторые предварительно обученные алгоритмы NER, такие как Stanford или Spacy. Вероятно, они не станут достаточными для вас, поэтому на этом этапе вам нужно определить типы ваших сущностей и сделать некоторые метки для обучения вашего собственного алгоритма NER.

Вы можете начать проверять Stanford NER и Модуль Spacy NER .

Редактировать: Вы можете изменить тип классификатора, чтобы получить разные результаты.

Пример результата в Stanford Online Demo Tool: